深圳新聞網2024年6月28日訊（記者 朱琳）“輸入幾條個性化信息，測試系統就能夠自動生成一份可疑交易分析報告，正在研發的‘隨興寫’上線后將讓我們從繁瑣的報告撰寫中解放出來，將更多精力投入業務發展之中。”一名參與“隨興寫”測試的反洗錢專員高興地說道。
“隨興寫”是基于興業銀行自主研發的可疑交易報告智能生成模型（AML－GPT），利用大模型與自然語言處理技術，智能分析洗錢可疑客戶行為、可疑主體信息和可疑交易信息等特征，并生成可疑交易輔助分析報告，并通過運用智能問答技術，甄別人員可在模型生成的初稿基礎上快速調整優化，實現興業銀行類GPT大模型從0到1的突破，并且在“興火·燎原”創新馬拉松大賽2023 年度行內賽中榮獲綜合賽道創新項目獎一等獎。
2022年12月，基于GPT－3．5模型的ChatGPT發布后，生成式人工智能技術熱潮席卷全球。如何使用生成式人工智能技術為經營發展賦能，成為金融機構面臨的新課題。
當前，客戶營銷、運營助手、智能客服等場景金融大模型應用不斷涌現，利用大模型與自然語言處理技術賦能金融機構合規風控尚不多見。興業銀行獨辟蹊徑，聚焦反洗錢這一細分領域，給出了“興業方案”，自主研發推出AML－GPT模型。
據介紹，該模型是金融業首個在反洗錢可疑報告智能生成領域運用的大模型。AML－GPT專注于反洗錢這一特定領域，具有很強的專業性和針對性，能夠提供深度定制化服務，不僅減輕了基層反洗錢人員的日常工作負擔，還能提升案例甄別的質量和效率。在中國人民銀行福建省分行指導下，“隨興寫”的技術方案已被收錄于《中國反洗錢實務》。
“在沒有智能輔助工具的情況下，我們每天需要處理約30份可疑交易報告，每份報告都需要經歷開展調查、分析交易流水與行為特征到撰寫報告的過程，每份報告處理時長20分鐘至60分鐘不等。”分行一位基層反洗錢員工表示。
而“隨興寫”利用強人工智能技術，訓練反洗錢可疑案宗報告智能生成模型，依托于系統涵蓋的多維度特征，綜合分析研判形成符合反洗錢專家邏輯的可疑分析報告，并給出初步處理意見。此外，將大語言模型內嵌進反洗錢系統，基于知識檢索工具擴充知識庫，大模型可以充分發揮生成能力，不斷修正和完善可疑分析報告內容，這相當于為每一位反洗錢工作人員配置了一名個性化的數字助手。
近兩年來，興業銀行反洗錢工作人員共撰寫可疑交易報告已逾百萬份。“應用大模型智能生成報告后，基層員工可以從繁瑣的手工報告中解放出來，釋放出更多精力投入業務發展、新型洗錢手法研究和專家規則優化等工作中來。”“隨興寫”項目負責人表示。
據悉，興業銀行計劃將AML－GPT升級為百億級參數量模型和先進可調算法，并結合機器學習、知識圖譜、自然語言處理技術和文本挖掘等技術，以進一步提高模型整體表現。
數字時代，興業銀行全面加快數字化轉型，繪就數字興業新圖景，越來越多類似于“隨興寫”的創新項目正在興業舞臺上競相綻放。目前，興業銀行科技人才約8000人，年度科技投入超過80億元，初步形成了“1（手機銀行）＋5（興業普惠、興業管家、興業生活、錢大掌柜、銀銀平臺）＋N（場景）”的數字興業體系，過去三年發明專利申請增長50倍。